O2C Deployment Workbench

一套完整的、显然是合成的 ERP 应收账款客户实施：源数据接入、标准数据、现金核销、扣减、催收、控制、KPI 基准、MCP 访问、多智能体异常审查、可观测性、UAT、切换及 hypercare。

此仓库中的所有 SAP S/4HANA 风格、Oracle Fusion 风格和 NetSuite 风格文件均为生成的模拟文件。它们不是真实的导出文件或实时集成。KPI 变动是受控的合成数据实施基准，而非客户影响。

为什么这是一个实施项目

该工作台从客户配置和三种不兼容的源数据布局开始，而不是一张干净的分析表。它应用验证门禁、保留付款余款、路由异常、确定催收优先级、显示未达成的目标，并生成部署团队从发现到上线所需的工件。

该架构刻意保持财务匹配的确定性和可审计性。智能体处理判断密集型工作：异常调查、数据质量诊断、催收规划和上线监控。它们不能向 ERP 过账、不能退款、不能核销债务，也不能更改主数据。

flowchart LR
    A["Three simulated ERP export sets"] --> B["Configuration-driven adapters"]
    B --> C["Seven canonical receivables tables"]
    C --> D["Validation control gate"]
    D --> E["Deterministic cash matching"]
    E --> F["Exception and collections queues"]
    F --> G["MCP evidence tools"]
    G --> H["Supervisor agent"]
    H --> I["Cash Application Agent"]
    H --> J["Data Quality Agent"]
    H --> K["Collections Agent"]
    I --> L["Human approval gate"]
    J --> L
    K --> L
    E --> M["Controlled KPI benchmark"]
    M --> N["Go Live Monitor Agent"]
    O["OpenTelemetry traces"] -.-> B
    O -.-> E
    O -.-> H
    O -.-> N

运行

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
o2c-workbench --project-root .
streamlit run app.py

可重现的 seed-42 运行会创建 1,908 条标准记录，将 18 次故意的重复银行交易检测为警告，并且不留下任何验证错误。打开静态仪表板或使用 Streamlit 应用。

MCP 服务器

该服务器使用当前的 MCP Python SDK，并公开结构化的工具、资源和提示。本地客户端应使用 stdio；已部署的客户端可使用 Streamable HTTP。

o2c-mcp --transport stdio
o2c-mcp --transport streamable-http --port 8000

工具：get_implementation_summary、investigate_payment、get_collection_priority 和 run_controlled_benchmark。资源：o2c://configuration、o2c://benchmark 和 o2c://observability。

多智能体路径

默认路径是离线和确定性的，因此审查者无需账户或 API 密钥即可复现交接和控制。它生成 output/agent_decisions.csv、output/agent_control_summary.json 和 OpenTelemetry 跨度。

可选的基于模型的审查使用 OpenAI Agents SDK，包含专家交接和结构化输出：

pip install -e ".[ai]"
export OPENAI_API_KEY="..."
o2c-agent-review SAP-P001-09 --project-root .

模型路径有意不作为基准 KPI 的必要条件。它可以提出建议，但不能执行受控的财务操作。

仓库结构

• config/ — 实施配置、映射、容差、权重、路由、控制、KPI 目标、智能体限制。

• data/raw/ — 生成的、带有明显标签的模拟 ERP 导出数据。

• data/canonical/ — 标准化的客户、发票、付款、汇款、扣减、承诺和活动。

• src/o2c_workbench/ — 适配器、匹配、催收、控制、智能体、MCP、可观测性、KPI 逻辑。

• output/ — 基准证据、队列、追踪和仪表板。

• docs/ — 流程设计、映射、控制、RTM、28 个 UAT 用例、切换、监控、培训和研究基础。

• deliverables/ — 实施工作簿。

• demo/ — 五分钟带讲解的实施演示和脚本。

Seed-42 基准

四个延伸目标仍未达成，因此监控器建议 有条件放行，而非庆祝胜利。这是刻意的实施现实感：只有在人工审批控制和对未分配现金及剩余超额付款的专项 hypercare 到位后才能继续。

验证

pytest -q

参见研究基础，了解为付款案例、MCP 传输选择、智能体交接和遥测约定提供依据的主要来源。